JP4048482B2

JP4048482B2 - Color scanner system

Info

Publication number: JP4048482B2
Application number: JP2002293885A
Authority: JP
Inventors: 賢治堂国
Original assignee: Murata Machinery Ltd
Current assignee: Murata Machinery Ltd
Priority date: 2002-10-07
Filing date: 2002-10-07
Publication date: 2008-02-20
Anticipated expiration: 2022-10-07
Also published as: JP2004129149A

Description

【０００１】
【発明の利用分野】
この発明はカラースキャナとカラースキャナシステムに関し、特にデバイス依存のカラー空間からデバイスから独立した標準カラー空間へカラー変換することに関する。
【０００２】
【従来技術】
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−２０４３７１号公報
【０００４】
【非特許文献１】
ＣＩＥ／ＷＤ６１９９６−２−１
【０００５】
上記特許文献１には、カラースキャナに標準カラーパターンを設けておき、このカラーパターンを読み取って、読み取り誤差を求めることが記載されている。また上記特許文献１では、読み取り誤差を解消するように変換テーブルを作成して記憶し、読み取ったカラー画像の出力形態はｓＲＧＢである。
【０００６】
また上記非特許文献１（国際照明委員会ＣＩＥ発行）には、ＲＧＢカラー空間に関する標準カラー空間の、ｓＲＧＢについて記載されている。
【０００７】
発明者は、カラースキャナで読み取ったＲＧＢ等のデータを、ｓＲＧＢ等のデータへ変換することについて検討し、次の問題に直面した。入力用のＣＣＤセンサ等は、無彩色（彩度が充分低い）の原稿を無彩色の画像として読み取り、低彩度の画像を低彩度として読み込む点では原稿に忠実である。ところがカラー変換の過程で、無彩色の画像が有彩色の画像に変換されることがあった。このような変換画像は、原稿画像への人間の印象とは一致しない。
【０００８】
【発明の課題】
この発明の基本的課題は、キャリブレーション用のカラー変換に際して、無彩色の画像を無彩色の画像に変換できるようにすることにある。
この発明での追加の課題は、無彩色の画像を無彩色に変換するための具体的な構成を提供することにある。
【０００９】
【用語法】
この明細書で、カラー座標と色座標や、カラー空間と色空間は同義語で、色とカラーは同じ意味とする。カラー空間は例えばデバイス依存のＲＧＢ空間と、デバイス独立のｓＲＧＢ空間とし、変換は例えば、デバイス依存のカラー空間から同種の標準カラー空間へのカラー変換とする。しかしデバイス依存のＲＧＢ空間から、デバイスから独立したｓＬａｂ空間やｓＣＭＹＫ空間等などの異種のカラー空間への変換でも良い。なおデバイスから独立したカラー空間を、標準カラー空間と言うことがある。またカラー空間への記号ｓは、デバイスから独立した標準カラー空間であることを意味する。
【００１０】
【発明の構成】
この発明は、デバイス依存のＲＧＢ空間から、デバイスから独立したＲＧＢ空間への変換用の変換行列で、変換誤差に対する評価基準が異なる行列を複数記憶するための手段を設け、ここで各変換行列は、変換前のＲＧＢ空間でのカラー座標をＰ,変換後のＲＧＢ空間でのカラー座標をＰsとして、Ｐｓ＝Ｓ・Ｐとの変換を行い、さらに各変換行列の第１行目〜第３行目の成分の和をＳi,Ｓj,Ｓk（ｉ,ｊ,ｋは行番号を示す）とした際に、｜Ｓi−１｜≦δ,｜Ｓj−１｜≦δ かつ｜Ｓk−１｜≦δ （δ≦０.０５）との拘束条件を各変換行列に加え、
さらにユーザーが変換行列を選択すると選択された変換行列を、ユーザーがカラー画像の用途を選択すると選択された用途に応じた変換行列を選択するように、変換行列を選択するための手段を設けて、
読み取ったカラー画像を、選択された変換行列により、カラースキャナのデバイス依存のカラー空間から、デバイスから独立したカラー空間へカラー変換するようにしたカラースキャナと、
変換誤差の評価基準毎に、変換行列の初期値を入力して、変換誤差が最小となるように新たな変換行列を求め、
・求めた変換行列が前記の拘束条件を充たさない場合、初期値を変更して再度新たな変換行列を求め、
・求めた変換行列が前記の拘束条件を充たしかつ変換誤差が収束している場合、求めた変換行列を記憶し、
・さらに求めた変換行列が前記の拘束条件を充たすが変換誤差が収束していない場合、再度新たな変換行列を求めることにより、前記各変換行列を求めるための手段とを備えたカラースキャナシステムにある（請求項１）。
より好ましくは、前記δを０.０１以下とし、特に好ましくはδを０.００５以下とする。
【００１１】
またこの発明は、デバイス依存のＲＧＢ空間から、デバイスから独立したＲＧＢ空間への変換用の変換行列で、変換誤差に対する評価基準が異なる行列を複数記憶するための手段を設け、ここで各変換行列は、変換前のＲＧＢ空間でのカラー座標をＰ,変換後のＲＧＢ空間でのカラー座標をＰsとして、Ｐｓ＝Ｓ・Ｐとの変換を行い、さらに各変換行列の第１行目〜第３行目の成分の和をＳi,Ｓj,Ｓk（ｉ,ｊ,ｋは行番号を示す）とした際に、｜Ｓi−Ｓj｜≦Ｋかつ｜Ｓj−Ｓk｜≦Ｋ (Ｋ≦０.０５）との拘束条件を各変換行列に加え、
さらにユーザーが変換行列を選択すると選択された変換行列を、ユーザーがカラー画像の用途を選択すると選択された用途に応じた変換行列を選択するように、変換行列を選択するための手段を設けて、
読み取ったカラー画像を、選択された変換行列により、カラースキャナのデバイス依存のカラー空間から、デバイスから独立したカラー空間へカラー変換するようにしたカラースキャナと、
変換誤差の評価基準毎に、変換行列の初期値を入力して、変換誤差が最小となるように新たな変換行列を求め、
・求めた変換行列が前記の拘束条件を充たさない場合、初期値を変更して再度新たな変換行列を求め、
・求めた変換行列が前記の拘束条件を充たしかつ変換誤差が収束している場合、求めた変換行列を記憶し、
・さらに求めた変換行列が前記の拘束条件を充たすが変換誤差が収束していない場合、再度新たな変換行列を求めることにより、前記各変換行列を求めるための手段とを備えたカラースキャナシステムにある（請求項２）。
より好ましくは、前記Ｋを０.０１以下とし、特に好ましくは０.００５以下とする。
【００１３】
【発明の作用と効果】
この発明では、デバイス依存のカラー空間からデバイス独立のカラー空間へのカラー変換に際して、低彩度領域の画像が低彩度領域内に保たれるようにキャリブレーションデータに拘束条件を加えるので、不適切なキャリブレーションデータが記憶されて、無彩色の画像を有彩色に変換するなどのことを防止できる。
この発明では、デバイス依存のＲＧＢ空間からデバイスから独立したＲＧＢ空間に、カラー変換行列を用いてカラー変換する。低彩度領域の画像を低彩度に保つのであれば、中間でマンセル表色系（ＨＳＶ系）を用い、ＲＧＢ画像をＨＳＶ画像に変換し、Ｓ成分（彩度）を恒等変換すると共に、Ｈ成分やＶ成分を変換して、再度ＨＳＶ系のデータをＲＧＢ系へ変換することが考えられる。しかしこれでは変換手続が複雑なので、この発明ではカラー変換を変換行列Ｓで処理し、その成分に対して所定の拘束条件を加える。この拘束条件は、変換行列での各行の成分の和を１の付近に保つことであり、これはもとのＲＧＢ空間での無彩色画像を実質的に無彩色に保つと共に、画像の明度をほぼ一定に保つことである。この発明では、簡単に低彩度画像を低彩度に保つように、カラー変換を拘束できる。
【００１４】
発明者は、変換行列の各行の成分の和を１の付近に拘束する代わりに、各行の成分の和をほぼひとしい値に制限しても、無彩色画像を無彩色に保つように変換できることを見出した。この場合も、ＨＳＶ空間を経由せずに、デバイス依存のＲＧＢ空間からデバイス独立のＲＧＢ空間へ、低彩度領域の画像を低彩度に保ちながら、直接カラー変換できる。
【００１５】
上記のような変換行列を得るには、例えばカラースキャナをＬＡＮなどを介してパーソナルコンピュータなどに接続し、図３のようにして変換行列を求める。
【００１６】
【実施例】
図１〜図７に、実施例のカラースキャナとその動作を示す。これらの図において、２はカラースキャナで、４はＣＣＤカラーセンサで、その出力は例えば（Ｒ,Ｇ,Ｂ）値である。６はアナログフロントエンドプロセッサ（ＡＦＥ）で、ＣＣＤカラーセンサ４の出力を増幅し、８はシェーディング補正部で、照明のばらつきやＣＣＤカラーセンサ４での画素毎の出力ばらつきなどを補正する。
【００１７】
シェーディング補正部８の出力は、カラースキャナ２のデバイス依存のＲＧＢ空間での出力であり、カラー変換部１０でこれをデバイスから独立した標準カラー空間（ｓＲＧＢ空間）のカラー画像へ変換する。なお変換先のカラー空間は、標準化したＣＭＹＫや標準化したＬａｂ空間などでもよい。カラー変換部１０には、カラー変換行列記憶部１２を設けて、複数のカラー変換行列を記憶する。カラー変換部での演算はカラー座標とカラー変換行列との乗算で、デジタルシグナルプロセッサなどで実行する。
【００１８】
カラー変換行列記憶部１２には複数のカラー変換行列を記憶し、これらは変換誤差に対する評価基準が異なっている。例えばカラー変換行列Ａでは、変換誤差の２乗のカラー空間全体に対する総和が最小となるように、変換行列の値を定めてある。カラー変換行列Ｂでは、変換誤差の２乗の√のカラー空間に対する総和が最小となるように、行列の値を定めてある。またカラー変換行列Ｃでは、カラー空間内での変換誤差の最大値が最小となるように、行列の値を定めてある。
【００１９】
１４は複数のカラー変換行列から１つの変換行列を選択するための選択手段で、ユーザーは後述のＬＡＮなどを介して遠隔から、あるいはカラースキャナに設けた操作部からマニュアルで、カラー変換行列を選択できる。ユーザーが選択しないときには、スキャンした画像の用途を示す入力などがあれば、その入力に対するデフォールト値に従って変換行列を選択する。変換行列を選択する入力も用途の入力もない場合、例えば前回用いた変換行列を用いる、等のデフォールトに対する規則に従って、変換行列を選択する。
【００２０】
カラー変換行列の選択を支援するためデータベース１６を設け、各カラー変換行列に対する色差（変換誤差）の分布を示すカラーチャートを色差分布記憶部１８に記憶する。記憶したチャートはカラープリントし、あるいは端末のモニタに表示する。また簡易には、記憶したチャートのハードコピー（カラープリント）を、カラースキャナ２の機側やマニュアルなどに貼り付け、ユーザーが目視できるようにする。用途／カラー変換行列選択部２０は、スキャンした画像の用途を推定できる場合に、用途に基づいてカラー変換行列を選択するための規則を記憶して、カラー変換行列を選択するためのものである。例えば用途がカラープリントであれば、カラー空間内での変換誤差の最大値を重視した、例えば誤差の最大値を最小とする、カラー変換行列Ｃを選択する。また用途がカラー画像の転送や保存であれば、カラー空間の全域での変換誤差の和や変換誤差の２乗和を重視するカラー変換行列Ａ,Ｂを選択する。前回選択値記憶部２２には、前回用いたカラー変換行列を記憶する。
【００２１】
変換誤差の求め方の例を示す。カラー変換行列を用いてカラー変換した後の誤差（色差）を、Δｒ,Δｇ,Δｂとし、（Δｒ²＋Δｇ²＋Δｂ²）^1/2＝ΔＥとし、 ΔＥを変換誤差とする。また変換誤差の２乗の和は、キャリブレーションに用いたカラー空間上の各点について、誤差ΔＥの２乗を積算したものである。実際には、カラー空間上の１００〜１０００程度の点に対して、カラー見本上のカラーパターンに１つのパッチを割り当て、パッチ内を同じカラーにする。そしてパッチ内の各点に対する変換値の平均値と、そのパッチに対する標準化カラー空間での座標との差を,ＲＧＢの各成分毎に求めて変換誤差とする。パッチの数は、例えば２０以上とし、好ましくは１００〜１０００パッチとする。
【００２２】
変換誤差の２乗の和は変換誤差の分散に相当し、変換誤差の平均値はほぼ０である。また変換誤差の和も変換誤差の２乗の和も類似の基準であるが、変換誤差の和は、誤差が小さな部分でも比較的大きな寄与をすると点で２乗の和と異なっている。これに対して、変換誤差の最大値を評価基準とすると、最悪の場合でもカラー座標のずれが所定の範囲内に収まるとのメリットがある。そして経験的に変換誤差の最大値を最小とする基準は、ハードプリントに適している。一方、変換誤差の２乗や変換誤差の和を最小とする基準は、読み取ったカラーデータをそのまま保存する用途に適している。
【００２３】
２４は画像処理部で、標準化カラー空間の画像に変換された画像に対して、縮小・拡大や回転あるいは平滑化,尖鋭化などの処理を行う。２６は画像メモリ、２８は符号化／復号処理部で、カラー画像を符号化しあるいは復号し、符号化した画像は符号化メモリ３０に記憶する。
【００２４】
３２はＬＡＮインターフェースで、ＬＡＮ３４を介して、読み取ったカラー画像を送出し、あるいは画像を受信する。３６はカラープリンタで、例えばＣＭＹＫのカラー空間で動作し、図示しない変換部で標準化ｓＲＧＢカラー空間からＣＭＹＫ空間へのカラー変換を行って、カラープリントする。３８はカラーファクシミリ処理部で、カラー画像のファクシミリなどを行うが、白黒のファクシミリ処理部でも良い。
【００２５】
図２に、カラーキャリブレーションの過程を示す。キャリブレーションにはカラー見本を用い、これは例えば色彩の異なる１００〜１０００パッチ程度のカラーパターンからなる。そしてこのカラーパターンに対する、キャリブレーション済みの測色計の出力が既知であるものとする。次にこのカラーパターンを、カラースキャナ２のＣＣＤカラーセンサ４で読み取り、この出力をＡとする（ステップ１）。次にキャリブレーション済みの測色計での読み取り値Ｂを、メモリなどから読み出す（ステップ２）。ステップ３で、カラー変換行列Ｓに対する評価基準を決定する。なおカラー変換行列ＳはＢ＝Ｓ・Ａとなる３行３列の正則行列であり、その各係数は定数である。また誤差ΔＥを、各パッチでのカラーの読み取り値を変換行列Ｓにより標準化カラー空間（ここではｓＲＧＢ空間）へ変換した際の、測色計のデータとの誤差で定義する。即ちパッチ内の各画素に対する変換値の平均値と、測色計のデータとの誤差をＲ,Ｇ,Ｂの各成分毎に求め、これらの２乗和を１／２乗したものを誤差ΔＥとする。変換行列を決定するための演算は、例えばＬＡＮに接続したパーソナルコンピュータなどで行う。
【００２６】
パッチの番号を表す添字としてｉを用い、全パッチに対して誤差ΔＥの２乗の和を求めて、この和を最小とするものを第１の評価基準とする。また誤差ΔＥの全パッチに対する和を最小とするものを第２の評価基準とする。全てのパッチの中での誤差ΔＥの最大値を最小とするものを第３の評価基準とする。これ以外の評価基準として、赤色系の色への忠実度を優先する、あるいはその逆に緑色系や青色系の色への忠実度を優先する、などのように、色毎に誤差に対する重み係数を異ならせたものを評価基準として用いても良い。例えばＲ成分に対する誤差への重みが大きく、Ｇ成分やＢ成分への重みが小さいようにして誤差を求め、誤差の２乗の総和を最小とする基準を用いると、これは誤差の２乗を最小とする基準で、Ｒ成分を優先する基準となる。
【００２７】
変換行列Ｓは３行３列の正則行列で、標準化カラー空間でのＲs成分を求めるための第１行を（ａ,ｂ,ｃ）、同じくＧs成分を求めるための第２行を（ｄ,ｅ,ｆ）、Ｂs成分を求めるための第３行を（ｇ,ｈ,ｉ）とする。さらに第１行の３つの成分の和をＳr＝ａ＋ｂ＋ｃとし、第２行の和をＳg＝ｄ＋ｅ＋ｆとし、第３行の和をＳb＝ｇ＋ｈ＋ｉとする。
【００２８】
実施例では、変換行列の各行に対してＳr≒１；Ｓg≒１；Ｓb≒１の３つの拘束条件を課し、これ以外に｜Ｓr−Ｓg｜≦Ｋ,｜Ｓg−Ｓb｜≦Ｋの拘束条件を課す（ステップ４）。ＳrやＳg,Ｓbに対する１からのシフトδの許容範囲は例えば０.０５以下で、好ましくは０.０１以下、特に好ましくは０.００５以下とする。Ｋは例えば０.０５以下とし、好ましくは０.０１以下、最も好ましくは０.００５以下とする。なおこれ以外に｜Ｓr−Ｓb｜≦Ｋの条件を付加しても良い。係数の和が１の付近にあることと、係数の和の差の絶対値が小さいことは類似の基準であり、少なくとも一方の拘束条件を用いるが、双方の拘束条件を用いても良い。
【００２９】
図４を参照して、Ｓr,Ｓg,Ｓbへの拘束条件について説明する。無彩色の原稿を有彩色の画像として読み取ると、原稿と読み取り画像とが著しく異なる印象を与える。そこでカラー変換では、元のカラー空間で無彩色の画像は、変換後のカラー空間でも無彩色の画像になるようにすることが好ましい。次に、無彩色の領域では、Ｒ値とＧ値とＢ値とはほぼ等しく、カラー座標をＰとすると、Ｐ＝（u,u,u）などのように、カラー座標はＲＧＢ空間上の単位ベクトル（１,１,１）と平行な軸の付近にある。ここでＳrやＳg,Ｓbを１付近に拘束すると、変換後のカラー座標ＰsはＰs＝（ｕs,ｕs,ｕs）となり、ｕs≒ｕで、無彩色の画像は無彩色のままに保たれる。また画像の明度もほぼ変換前の画像と同じになり、明暗の変化が生じるのも防止できる。
【００３０】
同様にＳrとＳgとの差の絶対値や、ＳgとＳbとの差の絶対値をＫ以下に拘束すると、カラー空間上の単位ベクトルを標準化カラー空間での単位ベクトルに平行な軸の付近に変換できる。このように、Ｓr,Ｓg,Ｓbの各成分を１±δ以内に拘束する、あるいはＳrとＳgの差やＳgとＳbの差をＫ以下に拘束すると、無彩色の画像を無彩色に保つように変換できる。そこで無彩色画像を無彩色に保つためには、少なくともこれらの一方の処理を実行すればよい。無彩色画像を無彩色に保つことに加えて、画像の明度を維持するためにはＳrやＳg,Ｓbを１付近に拘束すれば良い。このようにして変換行列Ｓへの拘束条件を決定する（ステップ４）。図５に変換行列Ｓを模式的に示す。
【００３１】
変換行列Ｓを数値計算する（ステップ５）。この内容を図３に示すと、ステップ１１で変換行列Ｓの９つの成分への初期値を入力し、ニュートン法などにより、ステップ３で入力した評価基準での誤差が最小となるように次のＳを求める（ステップ１２）。新たに得られた変換行列Ｓが拘束条件を満たさない場合（ステップ１３）、初期値を変更してステップ１１に戻り、拘束条件を満たす場合、誤差を評価して、誤差が収束している場合、変換行列Ｓを求めたものとして記憶する（ステップ１４〜ステップ１６）。誤差が収束していない場合、ニュートン法などに従い誤差が収束するまでこの処理を繰り返す。変換行列Ｓの各成分は定数であり、ニュートン法によって変換行列Ｓを決定する代わりに、連立１次方程式に対するガウス・ジョルダン法などによって変換行列Ｓを決定しても良い。
【００３２】
誤差が収束すると変換行列Ｓを記憶し、局所的に誤差の最小値を与える変換行列を出力しないように、他の初期値で同様の処理を繰り返す（ステップ１７）。そしてこれらの多数の初期値に対して、最小の誤差が得られる変換行列Ｓを出力する（ステップ１８）。
【００３３】
図２に戻り、ステップ６で、得られた変換行列Ｓをカラースキャナに転送して、記憶させる。これはステップ３〜ステップ６での数値的な処理は、カラースキャナで行うよりも、パーソナルコンピュータなどで行う方が簡単だからである。しかしながらステップ３〜ステップ６の処理を、カラースキャナで実行しても良い。そして得られた変換行列Ｓに対して、カラーパターン上の変換値の誤差（色差）の分布を作成し、スキャナへ転送して記憶させる（ステップ７）。
【００３４】
前記のようにカラー変換の誤差への評価基準には３種類の基準が存在し、各基準に対して変換行列Ｓを求め、これらをスキャナへ転送して記憶させる（ステップ８）。またこの過程で色差分布を示すカラーチャートも、スキャナに少なくとも３種類記憶される。
【００３５】
図６,図７に、カラースキャナでの色変換の過程を示す。図７に、色差分布のカラーチャートの例１８−１を示す。カラー変換行列は３種類あるので、図７のチャートは、そのうちの１種類に対応するチャートである。このチャートは、カラースキャナのキャリブレーションに用いた、即ちキャリブレーション時にカラースキャナで読み込んだカラーパターンに対して、例えば等高線で変換誤差を示したチャートである。図７ではモノクロで示しているが、カラーパターンがカラープリントされている。等高線の＋１,＋２などの値は変換誤差を示し、例えば１つの升目が１パッチに対応する。そこで図７のカラーチャートを見ると、どのような色に対してどのような変換誤差が生じるのか一目瞭然であり、例えば３種類のカラー変換行列に対して３種類のカラーチャートがあるので、ユーザーはどの変換行列を選択するかの参考にできる。
【００３６】
図６のステップ２０で、ユーザーが変換行列を選択したかどうかを検出し、選択された場合、その変換行列を使用する（ステップ２１）。変換行列の選択がされない場合、プリントあるいは転送などの読み取り画像の用途が入力されたかどうかを検出し（ステップ２２）、これらの用途が入力されている場合、用途毎のデフォールト値に従って変換行列を選択する（ステップ２３）。例えばカラーコピー（ハードプリント）の場合、変換誤差の最大値を最小とする変換行列を用い、カラーデータを転送する場合（スキャナ）、変換誤差の２乗を最小とする変換行列を用いる。変換行列が選択されず、用途も入力されない場合、ステップ２４でデフォールト値として前回使用した変換行列を使用する。そしてこれらの変換行列を用いて、カラー変換を実行する（ステップ２５）。
【００３７】
実施例では、カラー変換にテーブルではなく行列を用いるので、小さなメモリで高精度にカラー変換ができる。またテーブルではなく変換行列を記憶するので、カラースキャナを１年程度使用し、キャリブレーションをやり直す場合に、変換行列を書き換えれば良いのでデータの管理が容易である。
【００３８】
実施例では、カラーパターン上の多数のパッチに対して変換誤差が最小となるように変換行列を定め、カラー空間上の３点や５点などの少数の点に基づいて変換行列を定めるのではない。このためカラー空間全体に対して高精度な変換ができる。カラー変換自体は、変換行列の係数と読み取ったＲＧＢ成分との積和演算であり、デジタルシグナルプロセッサなどにより、あるいはソフトウェア的に容易に実行することができる。
【００３９】
実施例では、変換行列Ｓに無彩色の画像を無彩色に保つように拘束条件を加えるので、ＨＳＶ空間を経由せずに、無彩色画像を無彩色画像に変換できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例のカラースキャナのブロック図
【図２】実施例でのカラーキャリブレーションアルゴリズムを示すフローチャート
【図３】実施例でのカラー変換行列の算出サブルーチンを示すフローチャート
【図４】実施例でのカラー変換行列への拘束条件を示す図
【図５】実施例で用いるカラー変換行列の構成を模式的に示す図
【図６】実施例でのカラー変換アルゴリズムを示すフローチャート
【図７】実施例での色差分布チャートを模式的に示す図
【符号の説明】
２カラースキャナ
４ＣＣＤカラーセンサ
６アナログフロントエンドプロセッサ（ＡＦＥ）
８シェーディング補正部
１０カラー変換部
１２カラー変換行列記憶部
１４選択手段
１６データベース
１８色差分布記憶部
２０用途／カラー変換行列記憶部
２２デフォールト値記憶部
２４画像処理部
２６画像メモリ
２８符号化／復号処理部
３０符号化メモリ
３２ＬＡＮインターフェース
３４ＬＡＮ
３６プリンタ
３８ファクシミリ処理部[0001]
[Field of the Invention]
The present invention relates to a color scanner and a color scanner system , and more particularly to color conversion from a device-dependent color space to a standard color space independent of the device.
[0002]
[Prior art]
[0003]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Laid-Open No. 2002-204371
[Non-Patent Document 1]
CIE / WD61996-2-1
[0005]
Patent Document 1 describes that a standard color pattern is provided in a color scanner, and this color pattern is read to obtain a reading error. In Patent Document 1, a conversion table is created and stored so as to eliminate a reading error, and the output form of the read color image is sRGB.
[0006]
Non-Patent Document 1 (issued by the International Lighting Commission CIE) describes sRGB, which is a standard color space related to the RGB color space.
[0007]
The inventor considered converting data such as RGB read by a color scanner into data such as sRGB, and faced the following problems. An input CCD sensor or the like is faithful to an original in that it reads an achromatic color (saturation sufficiently low) original as an achromatic image and reads a low saturation image as low saturation. However, in the process of color conversion, an achromatic image may be converted to a chromatic image. Such a converted image does not match the human impression on the document image.
[0008]
[Problems of the Invention]
A basic object of the present invention is to make it possible to convert an achromatic image into an achromatic image when performing color conversion for calibration .
An additional object of the present invention is to provide a specific configuration for converting an achromatic image into an achromatic color.
[0009]
[Terminology]
In this specification, color coordinates and color coordinates, and color space and color space are synonymous, and color and color have the same meaning. The color space is, for example, a device-dependent RGB space and a device-independent sRGB space, and the conversion is, for example, a color conversion from a device-dependent color space to the same standard color space. However, conversion from a device-dependent RGB space to a different color space such as an sLab space or sCMYK space independent of the device may be performed. A color space independent of the device may be referred to as a standard color space. The symbol s for the color space means a standard color space independent of the device.
[0010]
[Structure of the invention]
The present invention provides means for storing a plurality of matrices for conversion from device-dependent RGB space to device-independent RGB space and having different evaluation criteria for conversion errors, where each conversion matrix is , Where Ps is the color coordinate in the RGB space before the conversion, and Ps is the color coordinate in the RGB space after the conversion, and Ps = S · P, and the first to third rows of each conversion matrix When the sum of the eye components is Si, Sj, Sk (i, j, k indicates a row number), | Si-1 | ≦ δ, | Sj-1 | ≦ δ and | Sk-1 | ≦ Add a constraint with δ (δ ≦ 0.05) to each transformation matrix,
Further, there is provided means for selecting a transformation matrix so that when the user selects a transformation matrix, the selected transformation matrix is selected, and when the user selects a color image application, a transformation matrix corresponding to the selected application is selected. ,
A color scanner configured to color-convert the read color image from the device-dependent color space of the color scanner into a color space independent of the device by the selected conversion matrix ;
For each conversion error evaluation criterion, input the initial value of the conversion matrix, obtain a new conversion matrix so as to minimize the conversion error,
If the obtained transformation matrix does not satisfy the above constraint, change the initial value and obtain a new transformation matrix again,
If the obtained transformation matrix satisfies the above constraint conditions and the transformation error has converged, store the obtained transformation matrix,
Further, when the obtained conversion matrix satisfies the constraint condition but the conversion error has not converged, a color conversion system including means for obtaining each conversion matrix by obtaining a new conversion matrix again is provided. (Claim 1).
More preferably, the δ is 0.01 or less, and particularly preferably δ is 0.005 or less.
[0011]
The present invention also provides means for storing a plurality of matrices for conversion from device-dependent RGB space to device-independent RGB space and having different evaluation criteria for conversion errors. Is converted to Ps = S · P, where P is the color coordinate in the RGB space before conversion, and Ps is the color coordinate in the RGB space after conversion, and the first to third lines of each conversion matrix When the sum of the components in the row is Si, Sj, Sk (i, j, k indicates the row number), | Si-Sj | ≦ K and | Sj-Sk | ≦ K (K ≦ 0.05). ) To the transformation matrix,
Further, there is provided means for selecting a transformation matrix so that when the user selects a transformation matrix, the selected transformation matrix is selected, and when the user selects a color image application, a transformation matrix corresponding to the selected application is selected. ,
A color scanner configured to color-convert the read color image from the device-dependent color space of the color scanner into a color space independent of the device by the selected conversion matrix ;
For each conversion error evaluation criterion, input the initial value of the conversion matrix, obtain a new conversion matrix so as to minimize the conversion error,
If the obtained transformation matrix does not satisfy the above constraint, change the initial value and obtain a new transformation matrix again,
If the obtained transformation matrix satisfies the above constraint conditions and the transformation error has converged, store the obtained transformation matrix,
Further, when the obtained conversion matrix satisfies the constraint condition but the conversion error has not converged, a color conversion system including means for obtaining each conversion matrix by obtaining a new conversion matrix again is provided. (Claim 2).
More preferably, the K is 0.01 or less, and particularly preferably 0.005 or less.
[0013]
[Operation and effect of the invention]
In the present invention, when color conversion from a device-dependent color space to a device-independent color space is performed, a constraint condition is added to the calibration data so that the image in the low saturation region is maintained in the low saturation region. and appropriate calibration data is stored, Ru can be prevented, such as converting the image of the achromatic chromatic.
In the present invention, color conversion is performed using a color conversion matrix from a device-dependent RGB space to an RGB space independent of the device. If an image in a low saturation area is kept at low saturation, the Munsell color system (HSV system) is used in the middle, the RGB image is converted into an HSV image, and the S component (saturation) is converted uniformly. It is conceivable to convert the HV data and RGB data again by converting the H component and the V component. However, since the conversion procedure is complicated with this, in the present invention, color conversion is processed with the conversion matrix S, and a predetermined constraint condition is added to the component. This constraint condition is to keep the sum of the components of each row in the transformation matrix in the vicinity of 1, which keeps the achromatic image in the original RGB space substantially achromatic, and the brightness of the image. It is to keep it almost constant. In the present invention, color conversion can be constrained so that a low-saturation image is easily kept at low saturation.
[0014]
The inventor found that, instead of constraining the sum of the components of each row of the transformation matrix to near 1, even if the sum of the components of each row is limited to a nearly unique value, the achromatic image can be transformed so as to keep it achromatic. I found it. Also in this case, it is possible to directly perform color conversion from the device-dependent RGB space to the device-independent RGB space without passing through the HSV space while keeping the low saturation region image at low saturation.
[0015]
In order to obtain the conversion matrix as described above, for example, a color scanner is connected to a personal computer or the like via a LAN or the like, and the conversion matrix is obtained as shown in FIG.
[0016]
【Example】
1 to 7 show a color scanner of the embodiment and its operation. In these figures, 2 is a color scanner, 4 is a CCD color sensor, and its output is, for example, (R, G, B) values. An analog front end processor (AFE) 6 amplifies the output of the CCD color sensor 4, and 8 is a shading correction unit that corrects variations in illumination, pixel-by-pixel output variations in the CCD color sensor 4, and the like.
[0017]
The output of the shading correction unit 8 is an output in the device-dependent RGB space of the color scanner 2, and the color conversion unit 10 converts this into a color image in a standard color space (sRGB space) independent of the device. The color space of the conversion destination may be standardized CMYK, standardized Lab space, or the like. The color conversion unit 10 is provided with a color conversion matrix storage unit 12 to store a plurality of color conversion matrices. The calculation in the color conversion unit is performed by a digital signal processor or the like by multiplication of the color coordinates and the color conversion matrix.
[0018]
The color conversion matrix storage unit 12 stores a plurality of color conversion matrices, which have different evaluation criteria for conversion errors. For example, in the color conversion matrix A , the value of the conversion matrix is determined so that the sum of the squares of the conversion errors in the entire color space is minimized. In the color conversion matrix B , the values of the matrix are determined so that the sum of the squares of the conversion errors in the color space of √ {square root over (2)} is minimized. In the color conversion matrix C , the matrix value is determined so that the maximum value of the conversion error in the color space is minimized .
[0019]
Reference numeral 14 denotes a selection means for selecting one conversion matrix from a plurality of color conversion matrices. The user selects the color conversion matrix remotely via a LAN described later or manually from an operation unit provided in the color scanner. it can. When the user does not select, if there is an input indicating the use of the scanned image, the transformation matrix is selected according to the default value for the input. If there is neither an input for selecting a transformation matrix nor an input for use, the transformation matrix is selected in accordance with a default rule such as using the transformation matrix used last time.
[0020]
A database 16 is provided to support the selection of the color conversion matrix, and a color chart indicating the distribution of color differences (conversion errors) for each color conversion matrix is stored in the color difference distribution storage unit 18. The stored chart is printed in color or displayed on the terminal monitor. Further, simply, a hard copy (color print) of the stored chart is pasted on the machine side of the color scanner 2 or a manual so that the user can see it. The use / color conversion matrix selection unit 20 stores a rule for selecting a color conversion matrix based on the use and selects a color conversion matrix when the use of the scanned image can be estimated. . For example, if the application is color printing, a color conversion matrix C that emphasizes the maximum value of the conversion error in the color space, for example, minimizes the maximum value of the error is selected. If the application is transfer or storage of a color image, the color conversion matrices A 1 and B 2 that emphasize the sum of conversion errors and the sum of squares of conversion errors over the entire color space are selected. The previous selection value storage unit 22 stores the color conversion matrix used last time.
[0021]
An example of how to obtain the conversion error is shown. The error (color difference) after color conversion using the color conversion matrix is Δr, Δg, Δb, (Δr ² + Δg ² + Δb ² ) ^1/2 = ΔE, and ΔE is a conversion error. The sum of the squares of the conversion errors is obtained by integrating the squares of the errors ΔE for each point on the color space used for calibration. Actually, one patch is assigned to the color pattern on the color sample for points of about 100 to 1000 in the color space, and the same color is set in the patch. Then, a difference between the average value of the conversion values for each point in the patch and the coordinates in the standardized color space for the patch is obtained for each RGB component and is set as a conversion error. The number of patches is, for example, 20 or more, preferably 100 to 1000 patches.
[0022]
The sum of the squares of the conversion errors corresponds to the variance of the conversion errors, and the average value of the conversion errors is almost zero. The sum of the conversion errors and the sum of the squares of the conversion errors are similar criteria, but the sum of the conversion errors is different from the sum of the squares in that it makes a relatively large contribution even in a portion where the error is small. On the other hand, when the maximum value of the conversion error is used as an evaluation criterion, there is a merit that the color coordinate shift is within a predetermined range even in the worst case. An empirical standard that minimizes the maximum conversion error is suitable for hard printing. On the other hand, the criterion for minimizing the square of the conversion error and the sum of the conversion errors is suitable for an application for storing the read color data as it is.
[0023]
An image processing unit 24 performs processing such as reduction / enlargement, rotation, smoothing, and sharpening on an image converted into an image in the standardized color space. An image memory 26 and an encoding / decoding processing unit 28 encode or decode a color image, and the encoded image is stored in the encoding memory 30.
[0024]
Reference numeral 32 denotes a LAN interface, which transmits a read color image or receives an image via the LAN 34. A color printer 36 operates in, for example, a CMYK color space, and performs color conversion from a standardized sRGB color space to a CMYK space by a conversion unit (not shown) to perform color printing. A color facsimile processing unit 38 performs color image facsimile and the like, but may be a monochrome facsimile processing unit.
[0025]
FIG. 2 shows the color calibration process. For the calibration, a color sample is used, which consists of a color pattern of about 100 to 1000 patches having different colors, for example. It is assumed that the output of the calibrated colorimeter for this color pattern is known. Next, this color pattern is read by the CCD color sensor 4 of the color scanner 2, and this output is set to A (step 1). Next, the read value B of the calibrated colorimeter is read from a memory or the like (step 2). In step 3, an evaluation criterion for the color conversion matrix S is determined. The color conversion matrix S is a regular matrix of 3 rows and 3 columns such that B = S · A, and each coefficient thereof is a constant. Further, the error ΔE is defined as an error from the colorimeter data when the color reading value at each patch is converted into a standardized color space (here, sRGB space) by the conversion matrix S. That is, an error between the average value of the conversion values for each pixel in the patch and the colorimeter data is obtained for each of R, G, and B components, and the sum of these square sums to the half power is the error ΔE. And The calculation for determining the conversion matrix is performed by, for example, a personal computer connected to the LAN.
[0026]
I is used as a subscript representing the patch number, the sum of the squares of the error ΔE is obtained for all patches, and the one that minimizes this sum is taken as the first evaluation criterion. The second evaluation criterion is the one that minimizes the sum of all errors ΔE for all patches. The smallest evaluation error ΔE among all patches is defined as a third evaluation criterion. Other evaluation criteria, such as giving priority to the fidelity to red colors, or vice versa, giving priority to the fidelity to green or blue colors, etc. Those with different values may be used as evaluation criteria. For example, if the error is calculated with a large weight for the error with respect to the R component and a small weight for the G component and the B component, and a criterion that minimizes the sum of the squares of the errors is used, this will reduce the square of the error. This is a standard that minimizes the R component.
[0027]
The transformation matrix S is a regular matrix of 3 rows and 3 columns. The first row for obtaining the Rs component in the standardized color space is (a, b, c), and the second row for obtaining the Gs component is also (d, e, f), and the third row for obtaining the Bs component is (g, h, i). Further, the sum of the three components in the first row is Sr = a + b + c, the sum of the second row is Sg = d + e + f, and the sum of the third row is Sb = g + h + i.
[0028]
In the embodiment, three constraints of Sr≈1; Sg≈1; Sb≈1 are imposed on each row of the transformation matrix, and | Sr−Sg | ≦ K and | Sg−Sb | ≦ K. Impose constraint conditions (step 4). The allowable range of the shift δ from 1 with respect to Sr, Sg, and Sb is, for example, 0.05 or less, preferably 0.01 or less, and particularly preferably 0.005 or less. K is, for example, 0.05 or less, preferably 0.01 or less, and most preferably 0.005 or less. In addition, a condition of | Sr−Sb | ≦ K may be added. The fact that the sum of the coefficients is in the vicinity of 1 and the absolute value of the difference between the sums of the coefficients being small are similar criteria, and at least one of the constraint conditions is used, but both of the constraint conditions may be used.
[0029]
With reference to FIG. 4, the constraint conditions on Sr, Sg, and Sb will be described. When an achromatic original is read as a chromatic image, the original and the read image have a significantly different impression. Therefore, in color conversion, it is preferable that an achromatic image in the original color space be an achromatic image in the converted color space. Next, in the achromatic region, the R value, the G value, and the B value are almost equal, and if the color coordinate is P, the color coordinate is in the RGB space, such as P = (u, u, u). Near the axis parallel to the unit vector (1,1,1). If Sr, Sg, and Sb are constrained to around 1, the converted color coordinate Ps becomes Ps = (us, us, us), and us≈u, and the achromatic image is kept achromatic. . Further, the brightness of the image is almost the same as that of the image before conversion, and it is possible to prevent a change in brightness from occurring.
[0030]
Similarly, if the absolute value of the difference between Sr and Sg or the absolute value of the difference between Sg and Sb is constrained to be K or less, the unit vector in the color space is placed near the axis parallel to the unit vector in the standardized color space. Can be converted. In this way, if each component of Sr, Sg, Sb is constrained to within 1 ± δ, or if the difference between Sr and Sg or the difference between Sg and Sb is constrained to K or less, the achromatic image is kept achromatic. Can be converted to Therefore, in order to keep the achromatic image in an achromatic color, at least one of these processes may be executed. In addition to maintaining an achromatic image in an achromatic color, Sr, Sg, and Sb may be constrained to around 1 in order to maintain the brightness of the image. In this way, the constraint condition for the transformation matrix S is determined (step 4). FIG. 5 schematically shows the transformation matrix S.
[0031]
The transformation matrix S is numerically calculated (step 5). This content is shown in FIG. 3. In step 11, the initial values for the nine components of the transformation matrix S are input, and the following is applied so that the error in the evaluation criteria input in step 3 is minimized by Newton's method or the like. S is obtained (step 12). When the newly obtained transformation matrix S does not satisfy the constraint condition (step 13), the initial value is changed and the process returns to step 11; when the constraint condition is satisfied, the error is evaluated and the error has converged The conversion matrix S is stored as obtained (steps 14 to 16). If the error has not converged, this process is repeated until the error converges according to the Newton method or the like. Each component of the transformation matrix S is a constant, and instead of determining the transformation matrix S by the Newton method, the transformation matrix S may be determined by the Gauss-Jordan method for simultaneous linear equations.
[0032]
When the error converges, the transformation matrix S is stored, and the same processing is repeated with other initial values so as not to output the transformation matrix that gives the minimum value of the error locally (step 17). Then, for these many initial values, a transformation matrix S that provides the minimum error is output (step 18).
[0033]
Returning to FIG. 2, in step 6, the obtained transformation matrix S is transferred to the color scanner and stored. This is because the numerical processing in steps 3 to 6 is easier to perform with a personal computer or the like than with a color scanner. However, the processing from step 3 to step 6 may be executed by a color scanner. Then, an error (color difference) distribution of conversion values on the color pattern is created for the obtained conversion matrix S, and transferred to the scanner for storage (step 7).
[0034]
As described above, there are three types of evaluation criteria for error in color conversion. A conversion matrix S is obtained for each criterion, and these are transferred to the scanner and stored (step 8). Also, at least three types of color charts showing the color difference distribution in this process are stored in the scanner.
[0035]
6 and 7 show the color conversion process in the color scanner. FIG. 7 shows a color chart example 18-1 of the color difference distribution. Since there are three types of color conversion matrices, the chart of FIG. 7 is a chart corresponding to one of them. This chart is a chart showing a conversion error with, for example, contour lines for a color pattern used for calibration of a color scanner, that is, a color pattern read by the color scanner at the time of calibration. Although shown in monochrome in FIG. 7, the color pattern is color-printed. Values such as +1 and +2 on the contour lines indicate conversion errors, and one square corresponds to one patch, for example. Therefore, when looking at the color chart in FIG. 7, it is obvious what conversion error occurs for which color. For example, there are three types of color charts for three types of color conversion matrices. You can refer to which transformation matrix to select.
[0036]
In step 20 of FIG. 6, it is detected whether or not the user has selected a transformation matrix, and if it is selected, the transformation matrix is used (step 21). If the conversion matrix is not selected, it is detected whether the use of the read image such as print or transfer is input (step 22). If these uses are input, the conversion matrix is selected according to the default value for each use. (Step 23). For example, in the case of color copy (hard print), a conversion matrix that minimizes the maximum value of the conversion error is used. When color data is transferred (scanner), a conversion matrix that minimizes the square of the conversion error is used. If no transformation matrix is selected and no application is entered, the transformation matrix used last time is used as the default value in step 24. Then, color conversion is executed using these conversion matrices (step 25).
[0037]
In the embodiment, since a matrix is used instead of a table for color conversion, color conversion can be performed with high accuracy with a small memory. In addition, since the conversion matrix is stored instead of the table, data management is easy because the conversion matrix can be rewritten when the color scanner is used for about one year and calibration is performed again.
[0038]
In the embodiment, the conversion matrix is determined so that the conversion error is minimized with respect to a large number of patches on the color pattern, and the conversion matrix is determined based on a small number of points such as 3 points or 5 points on the color space. Absent. For this reason, highly accurate conversion can be performed for the entire color space. The color conversion itself is a product-sum operation of the coefficients of the conversion matrix and the read RGB components, and can be easily executed by a digital signal processor or the like or by software.
[0039]
In the embodiment, since the constraint condition is added to the conversion matrix S so as to keep the achromatic image in an achromatic color, the achromatic image can be converted into the achromatic image without going through the HSV space.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of a color scanner according to an embodiment. FIG. 2 is a flowchart illustrating a color calibration algorithm according to the embodiment. FIG. 3 is a flowchart illustrating a color conversion matrix calculation subroutine according to the embodiment. FIG. 5 is a diagram schematically showing a configuration of a color conversion matrix used in the embodiment. FIG. 6 is a flowchart showing a color conversion algorithm in the embodiment. Diagram showing a color difference distribution chart in an example [Explanation of symbols]
2 Color scanner 4 CCD color sensor 6 Analog front-end processor (AFE)
8 shading correction unit 10 color conversion unit 12 color conversion matrix storage unit 14 selection means 16 database 18 color difference distribution storage unit 20 application / color conversion matrix storage unit 22 default value storage unit 24 image processing unit 26 image memory 28 encoding / decoding process Unit 30 Coding memory 32 LAN interface 34 LAN
36 Printer 38 Facsimile processing section

Claims

Means are provided for storing a plurality of matrices for conversion from a device-dependent RGB space to a device-independent RGB space and having different evaluation criteria for conversion errors. The color coordinate in the RGB space is P, the color coordinate in the converted RGB space is Ps, and Ps = S · P is converted, and the components of the first to third rows of each conversion matrix are further converted. When the sum is Si, Sj, Sk (i, j, k indicates the row number), | Si-1 | ≦ δ, | Sj-1 | ≦ δ and | Sk-1 | ≦ δ (δ ≦ 0.05) to each transformation matrix,
Further, there is provided means for selecting a transformation matrix so that when the user selects a transformation matrix, the selected transformation matrix is selected, and when the user selects a color image application, a transformation matrix corresponding to the selected application is selected. ,
A color scanner configured to color-convert the read color image from the device-dependent color space of the color scanner into a color space independent of the device by the selected conversion matrix ;
For each conversion error evaluation criterion, input the initial value of the conversion matrix, obtain a new conversion matrix so as to minimize the conversion error,
If the obtained transformation matrix does not satisfy the above constraint, change the initial value and obtain a new transformation matrix again,
If the obtained transformation matrix satisfies the above constraint conditions and the transformation error has converged, store the obtained transformation matrix,
A color scanner system further comprising means for obtaining each conversion matrix by obtaining a new conversion matrix again when the obtained conversion matrix satisfies the constraint condition but the conversion error has not converged.

Means are provided for storing a plurality of matrices for conversion from a device-dependent RGB space to a device-independent RGB space and having different evaluation criteria for conversion errors. The color coordinate in the RGB space is P, the color coordinate in the converted RGB space is Ps, and Ps = S · P is converted, and the components of the first to third rows of each conversion matrix are further converted. Constraint conditions of | Si−Sj | ≦ K and | Sj−Sk | ≦ K (K ≦ 0.05) when the sum is Si, Sj, Sk (i, j, k are row numbers) To each transformation matrix,
Further, there is provided means for selecting a transformation matrix so that when the user selects a transformation matrix, the selected transformation matrix is selected, and when the user selects a color image application, a transformation matrix corresponding to the selected application is selected. ,
A color scanner configured to color-convert the read color image from the device-dependent color space of the color scanner into a color space independent of the device by the selected conversion matrix;
For each conversion error evaluation criterion, input the initial value of the conversion matrix, obtain a new conversion matrix so as to minimize the conversion error,
If the obtained transformation matrix does not satisfy the above constraint, change the initial value and obtain a new transformation matrix again,
If the obtained transformation matrix satisfies the above constraint conditions and the transformation error has converged, store the obtained transformation matrix,
A color scanner system further comprising means for obtaining each conversion matrix by obtaining a new conversion matrix again when the obtained conversion matrix satisfies the constraint condition but the conversion error has not converged.